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Exercice 1 : Résolution de systèmes linéaires

Contexte biologique : Modélisation des flux d’azote dans un agro-écosystème

Section titled “Contexte biologique : Modélisation des flux d’azote dans un agro-écosystème”

Dans le cadre de la gestion durable des sols agricoles et de la limitation des pollutions nitriques des nappes phréatiques, on s’intéresse à la dynamique de transfert de l’azote entre trois compartiments majeurs de la couche arable d’une parcelle cultivée :

  1. Compartiment 1 (x1x_1) : Azote minéral du sol (NH4+\text{NH}_4^+ et NO3−\text{NO}_3^-), exprimé en kg⋅ha−1\text{kg}\cdot\text{ha}^{-1}.
  2. Compartiment 2 (x2x_2) : Azote contenu dans la biomasse microbienne du sol, exprimé en kg⋅ha−1\text{kg}\cdot\text{ha}^{-1}.
  3. Compartiment 3 (x3x_3) : Azote mobilisé par le peuplement végétal cultivé, exprimé en kg⋅ha−1\text{kg}\cdot\text{ha}^{-1}.

À l’échelle de la saison culturale, on modélise les échanges entre ces compartiments à l’aide d’un système à compartiments interconnectés. Les transferts d’azote (minéralisation, immobilisation, absorption racinaire, restitution par exsudats) dépendent d’un paramètre biologique sans dimension noté α\alpha (α>0\alpha > 0), qui caractérise l’intensité de l’activité rhizosphérique et mycorhizienne stimulant les échanges sol-plante-microorganismes.

On applique sur la parcelle des forçages externes constants (apports nets après prise en compte des pertes par volatilisation ou lessivage immédiat) notés I1I_1, I2I_2 et I3I_3 (en kg⋅ha−1⋅an−1\text{kg}\cdot\text{ha}^{-1}\cdot\text{an}^{-1}) :

  • I1I_1 : apport d’engrais minéraux de synthèse ;
  • I2I_2 : amendement organique (compost, fumier stimulant la microflore) ;
  • I3I_3 : fixation symbiotique atmosphérique ou retombées atmosphériques directement captées par le couvert végétal.

À l’état stationnaire (où les variations nettes de stock sont nulles), le bilan de masse sur chaque compartiment se traduit par le système linéaire (Sα)(\mathcal{S}_\alpha) suivant :

(Sα):{(1+α) x1−x2−α x3=I1−x1+3 x2−x3=I2−α x1−x2+(2+α) x3=I3(\mathcal{S}_\alpha) : \begin{cases} (1 + \alpha)\, x_1 - x_2 - \alpha\, x_3 &= I_1 \\ -x_1 + 3\, x_2 - x_3 &= I_2 \\ -\alpha\, x_1 - x_2 + (2 + \alpha)\, x_3 &= I_3 \end{cases}

Partie I : Résolution algébrique du système

Section titled “Partie I : Résolution algébrique du système”
  1. Mise sous forme matricielle
    Écrire le système sous la forme matricielle AαX=BA_\alpha X = B, où X=(x1x2x3)X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix} et B=(I1I2I3)B = \begin{pmatrix} I_1 \\ I_2 \\ I_3 \end{pmatrix}.

  2. Échelonnement et inversibilité
    À l’aide de l’algorithme du pivot de Gauss appliqué à la matrice augmentée [Aα∣B][A_\alpha \mid B], montrer que le système (Sα)(\mathcal{S}_\alpha) admet une solution unique pour tout α∈R+∗\alpha \in \mathbb{R}_+^*. Préciser le rang de AαA_\alpha.

  3. Expression de la solution
    Résoudre complètement le système et donner l’expression analytique de x1x_1, x2x_2 et x3x_3 en fonction de I1,I2,I3I_1, I_2, I_3 et α\alpha.

  4. Détermination de la matrice inverse
    En déduire la matrice inverse Aα−1A_\alpha^{-1}.

Partie II : Interprétation agronomique et analyse des limites

Section titled “Partie II : Interprétation agronomique et analyse des limites”
  1. Validité biologique des solutions
    On suppose que les forçages I1I_1, I2I_2 et I3I_3 sont strictement positifs. Justifier que les stocks d’azote à l’équilibre x1x_1, x2x_2 et x3x_3 sont strictement positifs.

  2. Étude asymptotique
    Calculer les limites des stocks d’azote x1,x2,x3x_1, x_2, x_3 lorsque le paramètre de couplage rhizosphérique α\alpha devient très grand (α→+∞\alpha \to +\infty). Interpréter biologiquement le comportement du système dans ce régime d’hyper-activité biologique du sol.

  3. Analyse critique des limites du modèle
    Discuter de manière argumentée au moins trois limites écologiques et physiques de cette modélisation linéaire en régime permanent.


  • Pour la question 2 : Pour faciliter les opérations élémentaires et éviter de diviser immédiatement par (1+α)(1+\alpha), il est astucieux d’échanger la première et la deuxième ligne (L1↔L2L_1 \leftrightarrow L_2) pour placer un coefficient −1-1 ou 11 en pivot. Surveillez l’apparition du facteur 3+5α3 + 5\alpha.
  • Pour la question 4 : Rappelez-vous que la jj-ème colonne de la matrice inverse Aα−1A_\alpha^{-1} s’obtient en évaluant la solution XX avec un vecteur BB valant le jj-ème vecteur de la base canonique (E1,E2,E3E_1, E_2, E_3).
  • Pour la question 7 : Pensez aux hypothèses implicites du modèle : cinétiques linéaires (ordre 1) sans seuil ni saturation (contrairement aux cinétiques enzymatiques de type Michaelis-Menten), absence de dépendance spatiale (hétérogénéité des horizons du sol), et hypothèse de stationnarité dans un milieu soumis à de fortes variations climatiques et phénologiques saisonnières.

Partie I : Résolution algébrique du système

Section titled “Partie I : Résolution algébrique du système”

Le système s’écrit sous la forme AαX=BA_\alpha X = B avec :

Aα=(1+α−1−α−13−1−α−12+α),X=(x1x2x3),B=(I1I2I3)A_\alpha = \begin{pmatrix} 1 + \alpha & -1 & -\alpha \\ -1 & 3 & -1 \\ -\alpha & -1 & 2 + \alpha \end{pmatrix}, \quad X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} I_1 \\ I_2 \\ I_3 \end{pmatrix}

2. Échelonnement du système par le pivot de Gauss

Section titled “2. Échelonnement du système par le pivot de Gauss”

Considérons la matrice augmentée du système :

[Aα∣B]=(1+α−1−α∣I1−13−1∣I2−α−12+α∣I3)[A_\alpha \mid B] = \begin{pmatrix} 1 + \alpha & -1 & -\alpha & \bigm| & I_1 \\ -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ -\alpha & -1 & 2 + \alpha & \bigm| & I_3 \end{pmatrix}

Pour simplifier les calculs, effectuons la permutation L1↔L2L_1 \leftrightarrow L_2 afin de disposer d’un pivot simple égal à −1-1 :

(−13−1∣I21+α−1−α∣I1−α−12+α∣I3)\begin{pmatrix} -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ 1 + \alpha & -1 & -\alpha & \bigm| & I_1 \\ -\alpha & -1 & 2 + \alpha & \bigm| & I_3 \end{pmatrix}

Éliminons les termes de la première colonne sous le pivot :

  • L2←L2+(1+α)L1L_2 \leftarrow L_2 + (1+\alpha)L_1 :
    • Pivot col 1 : (1+α)+(1+α)(−1)=0(1+\alpha) + (1+\alpha)(-1) = 0
    • Col 2 : −1+3(1+α)=2+3α-1 + 3(1+\alpha) = 2 + 3\alpha
    • Col 3 : −α−(1+α)=−1−2α-\alpha - (1+\alpha) = -1 - 2\alpha
    • Second membre : I1+(1+α)I2I_1 + (1+\alpha)I_2
  • L3←L3−αL1L_3 \leftarrow L_3 - \alpha L_1 :
    • Pivot col 1 : −α−α(−1)=0-\alpha - \alpha(-1) = 0
    • Col 2 : −1−3α-1 - 3\alpha
    • Col 3 : (2+α)+α=2+2α(2+\alpha) + \alpha = 2 + 2\alpha
    • Second membre : I3−αI2I_3 - \alpha I_2

La matrice devient :

(−13−1∣I202+3α−1−2α∣I1+(1+α)I20−1−3α2+2α∣I3−αI2)\begin{pmatrix} -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ 0 & 2 + 3\alpha & -1 - 2\alpha & \bigm| & I_1 + (1+\alpha)I_2 \\ 0 & -1 - 3\alpha & 2 + 2\alpha & \bigm| & I_3 - \alpha I_2 \end{pmatrix}

Remarquons que la somme des lignes L2+L3L_2 + L_3 simplifie considérablement les coefficients :

(2+3α)+(−1−3α)=1et(−1−2α)+(2+2α)=1(2 + 3\alpha) + (-1 - 3\alpha) = 1 \quad \text{et} \quad (-1 - 2\alpha) + (2 + 2\alpha) = 1

Effectuons donc l’opération élémentaire L3←L3+L2L_3 \leftarrow L_3 + L_2 :

  • Col 2 : 11
  • Col 3 : 11
  • Second membre : (I3−αI2)+(I1+(1+α)I2)=I1+I2+I3(I_3 - \alpha I_2) + (I_1 + (1+\alpha)I_2) = I_1 + I_2 + I_3

La matrice s’écrit :

(−13−1∣I202+3α−1−2α∣I1+(1+α)I2011∣I1+I2+I3)\begin{pmatrix} -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ 0 & 2 + 3\alpha & -1 - 2\alpha & \bigm| & I_1 + (1+\alpha)I_2 \\ 0 & 1 & 1 & \bigm| & I_1 + I_2 + I_3 \end{pmatrix}

Échangeons L2L_2 et L3L_3 (L2↔L3L_2 \leftrightarrow L_3) :

(−13−1∣I2011∣I1+I2+I302+3α−1−2α∣I1+(1+α)I2)\begin{pmatrix} -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ 0 & 1 & 1 & \bigm| & I_1 + I_2 + I_3 \\ 0 & 2 + 3\alpha & -1 - 2\alpha & \bigm| & I_1 + (1+\alpha)I_2 \end{pmatrix}

Éliminons le coefficient en position (3,2)(3,2) via L3←L3−(2+3α)L2L_3 \leftarrow L_3 - (2+3\alpha)L_2 :

  • Col 2 : (2+3α)−(2+3α)(1)=0(2+3\alpha) - (2+3\alpha)(1) = 0
  • Col 3 : (−1−2α)−(2+3α)(1)=−3−5α(-1 - 2\alpha) - (2+3\alpha)(1) = -3 - 5\alpha
  • Second membre : I1+(1+α)I2−(2+3α)(I1+I2+I3)=I1(1−2−3α)+I2(1+α−2−3α)−(2+3α)I3=−(1+3α)I1−(1+2α)I2−(2+3α)I3\begin{aligned} & I_1 + (1+\alpha)I_2 - (2+3\alpha)(I_1 + I_2 + I_3) \\ &= I_1(1 - 2 - 3\alpha) + I_2(1+\alpha - 2 - 3\alpha) - (2+3\alpha)I_3 \\ &= -(1+3\alpha)I_1 - (1+2\alpha)I_2 - (2+3\alpha)I_3 \end{aligned}

Le système échelonné triangulaire supérieur est :

(−13−1∣I2011∣I1+I2+I300−(3+5α)∣−(1+3α)I1−(1+2α)I2−(2+3α)I3)\begin{pmatrix} -1 & 3 & -1 & \bigm| & I_2 \\ 0 & 1 & 1 & \bigm| & I_1 + I_2 + I_3 \\ 0 & 0 & -(3+5\alpha) & \bigm| & -(1+3\alpha)I_1 - (1+2\alpha)I_2 - (2+3\alpha)I_3 \end{pmatrix}

Les pivots diagonaux sont :

  • p1=−1≠0p_1 = -1 \neq 0
  • p2=1≠0p_2 = 1 \neq 0
  • p3=−(3+5α)p_3 = -(3+5\alpha)

Puisque α>0\alpha > 0, on a 3+5α>3>03 + 5\alpha > 3 > 0, donc p3≠0p_3 \neq 0.
La matrice présente 3 pivots non nuls : son rang est donc rg(Aα)=3\text{rg}(A_\alpha) = 3.
La matrice Aα∈M3(R)A_\alpha \in \mathcal{M}_3(\mathbb{R}) est de rang maximal : elle est inversible et le système admet une solution unique pour tout α>0\alpha > 0.


Procédons par remontée :

  • Calcul de x3x_3 :

    −(3+5α)x3=−((1+3α)I1+(1+2α)I2+(2+3α)I3)-(3+5\alpha) x_3 = -\big((1+3\alpha)I_1 + (1+2\alpha)I_2 + (2+3\alpha)I_3\big)

    D’où :

    x3=(1+3α)I1+(1+2α)I2+(2+3α)I33+5αx_3 = \frac{(1+3\alpha)I_1 + (1+2\alpha)I_2 + (2+3\alpha)I_3}{3+5\alpha}
  • Calcul de x2x_2 : D’après la ligne 2 : x2+x3=I1+I2+I3x_2 + x_3 = I_1 + I_2 + I_3, soit x2=(I1+I2+I3)−x3x_2 = (I_1 + I_2 + I_3) - x_3.

    x2=(3+5α)(I1+I2+I3)−((1+3α)I1+(1+2α)I2+(2+3α)I3)3+5α=(3+5α−1−3α)I1+(3+5α−1−2α)I2+(3+5α−2−3α)I33+5α=(2+2α)I1+(2+3α)I2+(1+2α)I33+5α\begin{aligned} x_2 &= \frac{(3+5\alpha)(I_1 + I_2 + I_3) - \big((1+3\alpha)I_1 + (1+2\alpha)I_2 + (2+3\alpha)I_3\big)}{3+5\alpha} \\ &= \frac{(3+5\alpha - 1 - 3\alpha)I_1 + (3+5\alpha - 1 - 2\alpha)I_2 + (3+5\alpha - 2 - 3\alpha)I_3}{3+5\alpha} \\ &= \frac{(2+2\alpha)I_1 + (2+3\alpha)I_2 + (1+2\alpha)I_3}{3+5\alpha} \end{aligned}
  • Calcul de x1x_1 : D’après la ligne 1 : −x1+3x2−x3=I2  ⟹  x1=3x2−x3−I2-x_1 + 3x_2 - x_3 = I_2 \implies x_1 = 3x_2 - x_3 - I_2.
    Exprimons le numérateur noté N1N_1 tel que x1=N13+5αx_1 = \frac{N_1}{3+5\alpha} :

    N1=3[(2+2α)I1+(2+3α)I2+(1+2α)I3]−[(1+3α)I1+(1+2α)I2+(2+3α)I3]−(3+5α)I2\begin{aligned} N_1 = & 3\big[(2+2\alpha)I_1 + (2+3\alpha)I_2 + (1+2\alpha)I_3\big] \\ & - \big[(1+3\alpha)I_1 + (1+2\alpha)I_2 + (2+3\alpha)I_3\big] - (3+5\alpha)I_2 \end{aligned}

    Regroupons par terme :

    • Pour I1I_1 : 3(2+2α)−(1+3α)=6+6α−1−3α=5+3α3(2+2\alpha) - (1+3\alpha) = 6 + 6\alpha - 1 - 3\alpha = 5 + 3\alpha.
    • Pour I2I_2 : 3(2+3α)−(1+2α)−(3+5α)=(6+9α)−(4+7α)=2+2α3(2+3\alpha) - (1+2\alpha) - (3+5\alpha) = (6+9\alpha) - (4+7\alpha) = 2 + 2\alpha.
    • Pour I3I_3 : 3(1+2α)−(2+3α)=3+6α−2−3α=1+3α3(1+2\alpha) - (2+3\alpha) = 3 + 6\alpha - 2 - 3\alpha = 1 + 3\alpha.

    On obtient ainsi :

    x1=(5+3α)I1+(2+2α)I2+(1+3α)I33+5αx_1 = \frac{(5+3\alpha)I_1 + (2+2\alpha)I_2 + (1+3\alpha)I_3}{3+5\alpha}

4. Détermination de la matrice inverse Aα−1A_\alpha^{-1}

Section titled “4. Détermination de la matrice inverse Aα−1A_\alpha^{-1}Aα−1​”

Comme X=Aα−1BX = A_\alpha^{-1} B, les colonnes de Aα−1A_\alpha^{-1} correspondent respectivement aux vecteurs de coefficients associés à I1,I2I_1, I_2 et I3I_3 :

Aα−1=13+5α(5+3α2+2α1+3α2+2α2+3α1+2α1+3α1+2α2+3α)A_\alpha^{-1} = \frac{1}{3+5\alpha} \begin{pmatrix} 5+3\alpha & 2+2\alpha & 1+3\alpha \\ 2+2\alpha & 2+3\alpha & 1+2\alpha \\ 1+3\alpha & 1+2\alpha & 2+3\alpha \end{pmatrix}

Remarque de vérification : Tous les coefficients diagonaux et extradiagonaux sont symétriques par rapport à la diagonale principale car AαA_\alpha est elle-même une matrice symétrique.


Partie II : Interprétation agronomique et analyse des limites

Section titled “Partie II : Interprétation agronomique et analyse des limites”

5. Validité biologique des grandeurs à l’équilibre

Section titled “5. Validité biologique des grandeurs à l’équilibre”

Les quantités x1,x2,x3x_1, x_2, x_3 représentent des densités surfaciques de biomasse ou d’éléments minéraux dans le sol ; elles doivent impérativement être positives pour être biologiquement admissibles.

  • Comme α>0\alpha > 0, le dénominateur 3+5α3 + 5\alpha est strictement positif.
  • Pour chaque composante, tous les coefficients pondérant I1,I2,I3I_1, I_2, I_3 sont strictement positifs :
    • 5+3α>0,2+2α>0,1+3α>05+3\alpha > 0, \quad 2+2\alpha > 0, \quad 1+3\alpha > 0
    • 2+3α>0,1+2α>02+3\alpha > 0, \quad 1+2\alpha > 0
  • Les forçages I1,I2,I3I_1, I_2, I_3 étant supposés strictement positifs, chaque xix_i (i∈{1,2,3}i \in \{1, 2, 3\}) est une combinaison linéaire à coefficients strictement positifs de réels strictement positifs.

On a donc :

∀i∈{1,2,3},xi>0\forall i \in \{1, 2, 3\}, \quad x_i > 0

Le modèle est consistant : aucun compartiment ne présente un stock négatif ou nul à l’équilibre.


6. Étude asymptotique (α→+∞\alpha \to +\infty)

Section titled “6. Étude asymptotique (α→+∞\alpha \to +\inftyα→+∞)”

Lorsque α→+∞\alpha \to +\infty, le couplage rhizosphérique domine l’ensemble des autres processus. Calculons les limites des coefficients en factorisant par α\alpha au numérateur et au dénominateur :

x1=α(5α+3)I1+α(2α+2)I2+α(1α+3)I3α(3α+5)→α→+∞3I1+2I2+3I35x_1 = \frac{\alpha\left(\frac{5}{\alpha} + 3\right)I_1 + \alpha\left(\frac{2}{\alpha} + 2\right)I_2 + \alpha\left(\frac{1}{\alpha} + 3\right)I_3}{\alpha\left(\frac{3}{\alpha} + 5\right)} \xrightarrow[\alpha \to +\infty]{} \frac{3I_1 + 2I_2 + 3I_3}{5} x2=α(2α+2)I1+α(2α+3)I2+α(1α+2)I3α(3α+5)→α→+∞2I1+3I2+2I35x_2 = \frac{\alpha\left(\frac{2}{\alpha} + 2\right)I_1 + \alpha\left(\frac{2}{\alpha} + 3\right)I_2 + \alpha\left(\frac{1}{\alpha} + 2\right)I_3}{\alpha\left(\frac{3}{\alpha} + 5\right)} \xrightarrow[\alpha \to +\infty]{} \frac{2I_1 + 3I_2 + 2I_3}{5} x3=α(1α+3)I1+α(1α+2)I2+α(2α+3)I3α(3α+5)→α→+∞3I1+2I2+3I35x_3 = \frac{\alpha\left(\frac{1}{\alpha} + 3\right)I_1 + \alpha\left(\frac{1}{\alpha} + 2\right)I_2 + \alpha\left(\frac{2}{\alpha} + 3\right)I_3}{\alpha\left(\frac{3}{\alpha} + 5\right)} \xrightarrow[\alpha \to +\infty]{} \frac{3I_1 + 2I_2 + 3I_3}{5}

Interprétation biologique :

  1. Équipartition sol-plante : On constate que lim⁡α→+∞x1=lim⁡α→+∞x3\lim_{\alpha \to +\infty} x_1 = \lim_{\alpha \to +\infty} x_3. Un couplage rhizosphérique infini annule le gradient effectif entre l’azote minéral du sol et l’azote incorporé par le végétal : l’absorption racinaire devient si efficace qu’elle s’équilibre instantanément avec la mise à disposition minérale.
  2. Saturation des transferts : Les stocks ne divergent pas vers l’infini : ils atteignent un plateau asymptotique fini entièrement gouverné par le vecteur des apports externes (I1,I2,I3)(I_1, I_2, I_3). Même avec une symbiose ou une activité biologique maximale, le stock d’azote végétal x3x_3 reste borné par les flux entrants totaux dans le système.

7. Analyse critique des limites du modèle

Section titled “7. Analyse critique des limites du modèle”

Bien que ce système linéaire permette de quantifier des ordres de grandeur stationnaires, il présente des simplifications majeures qu’un agronome ou écologue doit identifier :

  1. Hypothèse de cinétique linéaire d’ordre 1 (absence de saturation) :
    Les flux entre compartiments sont supposés strictement proportionnels aux stocks (k⋅xik \cdot x_i). Or, l’absorption de l’azote par les transporteurs membranaires racinaires (tels que NRT1/NRT2 pour les nitrates) suit une cinétique enzymatique saturable de type Michaelis-Menten :

    v=Vmax⁡[x1]Km+[x1]v = \frac{V_{\max} [x_1]}{K_m + [x_1]}

    En cas de fertilisation massive (I1≫1I_1 \gg 1), le système linéaire prédit une augmentation indéfinie de la vitesse d’assimilation, alors que les capacités physiologiques de la plante saturent, conduisant en réalité à un engorgement du sol et à un lessivage accru.

  2. Hypothèse de régime permanent (stationnarité) :
    L’état stationnaire néglige la phénologie végétale et le climat. Les besoins en azote d’une culture sont quasi nuls au stade levée, maximaux en montaison/floraison, puis diminuent lors de la maturation. De plus, la température et l’humidité du sol régulent fortement la minéralisation microbienne via la loi de van ‘t Hoff / Q10Q_{10}. Résoudre un système statique sans dynamique temporelle empêche d’anticiper les pics de lessivage hivernaux.

  3. Homogénéité spatiale (modèle zéro-dimensionnel ou “boîtes bien mélangées”) :
    Le modèle agrège l’ensemble du profil pédologique en une seule valeur. Or, le sol est structuré en horizons verticaux (horizon humifère de surface, horizon éluvial, horizon de profondeur). Les nitrates NO3−\text{NO}_3^-, anions mobiles non retenus par le complexe argilo-humique, migrent verticalement par advection et dispersion sous l’effet du drainage, une dimension spatiale non prise en compte par le modèle.